Linguagem R – Fundamentos e Aplicação Usando R Studio, SAS Studio ou Power BI (Módulo 01)

Visão Geral do Treinamento

  • Se você está desejando conhecer a linguagem R que é capaz de fazer predições estatísticas para negócios, este treinamento é para você.
  • Está dividido em três partes, assim sendo:
  • Parte 01 – Introdução a linguagem R (Fundamentos, Mercado e Funcionalidades).
  • Parte 02 – Manipulação de dados para serem analisados, processo este que envolve a coleta, limpeza e transformação dos dados de fontes distintas, sejam estas relacionais ou não relacionais.
  • Parte 03 – Trabalhando com visualização de dados, usando os Gráficos e Mapas contidos na linguagem R.

Sobre o treinamento:

  • Carga Horária: 32 Horas
  • Tipo: Presencial

Metodologia Aplicada:

  • Aula expositiva e dinâmica com exercícios previamente desenvolvidos, mas não limitados a estes, podendo assim ser reproduzido simulações com situações de cases reais do participante uma vez que toda turma estiver de acordo.

Público Alvo

  • Profissionais que desejam trabalhar com Big Data Analytics e utilizar os principais conceitos de análise de dados através de uma das mais poderosas ferramentas analíticas do mercado de Big Data.

Recursos Utilizados

  • Instrutor qualificado para o projeto
  • Material didático
  • Certificado na conclusão

Conteúdo Programático

Parte 01 – Introdução e utilização do ambiente R.

  • A relação entre os Cientistas de Dados e a linguagem R
  • O uso do Big Data Analytics (Mundos dos Negócios / Empresas)
  • Baixando e instalando IDE da linguagem R – RStudio
  • Primeiros passos com o RStudio – escrevendo comandos em R
  • Trabalhando com Scripts e Datasets
  • Configurando a Workspace ao gosto do desenvolvedor

Parte 02 – Trabalhando com Operadores, Tipos de Dados e Variáveis e outros recursos da linguagem R

  • Operadores matemáticos
  • Operadores Relacionais
  • Operadores Lógicos
  • Tipos de Dados, e Variáveis e Objetos
  • Trabalhando com Vetores e Matrizes
  • Listas, Strings e DataFrames
  • Estruturas de Controle (for, while, if-else, repeat, next, break)

Parte 03 – Usando Funções da linguagem R no RStudio

  • Trabalhando com recursos de Big Data
  • Trabalhando com Fatores e Fatores Ordenados no RStudio
  • Trabalhando com Funções da linguagem R
  • Funções apply (lapply, sapply, tapply, mapply, vapply)
  • Funções strplit(), unlist() e do.call()
  • Trabalhando com Instalação de Pacotes
  • Expressões Regulares e Text Mining
  • Trabalhando com Função de Datas na linguagem no RStudio

Parte 04 – Gráficos da linguagem R

  • Introdução aos Gráficos da linguagem R
  • Trabalhando com Gráficos da linguagem R
  • Base Plotting System e Gramática dos Gráficos
  • Bar Plots, Histogramas, Scatter Plots, BoxPlots e Pie Charts
  • Trabalhando os recursos do ggplot2
  • Introdução e utilização dos Mapas
  • Usando googleVis
  • Criação de Pacotes em R

Parte 05 – Trabalhando com Importação e tratamento e manipulação de Dados usando a linguagem R

  • Conceitos envolvidos de Big Data na seção
  • Importação e Manipulação de Arquivos em R (txt / csv)
  • Instalando e Configurando o Java JDK
  • Importação e Manipulação de Arquivos do Excel
  • O uso da Linguagem SQL
  • Importação e Manipulação de Dados de Bancos de Dados Relacionais
  • Trabalhando com R e SQLite
  • Analisando Dados de Base de Dados Relacionais
  • Trabalhando com Data Wrangling
  • Formatando e Limpando os Dados com dplyr e tidyr
  • Introdução ao Web Scraping
  • A importação de Dados de Softwares Estatísticos
  • Web Crawling x Web Scraping

Parte 06 – Usando Reshape, Séries Temporais e Análise Reproduzível

  • Remodelagem de Dados com Reshape
  • Split-Apply-Combine com plyr
  • Trabalhando com Pacote data.table
  • Séries Temporais e nálise Reproduzível com RMarkdown e knitr
  • Usando o RProfiler

 

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